1821

–X и Y покупают у других отраслей одинаковые наборы продукции;

–X и Y продают другим отраслям одинаковые наборы продукции. Результаты, которые были получены позволяют выявить отрасли,

которые выступают в качестве основных центров активности на рассматриваемой территории, а также проанализировать, между какими отраслями имеются сильные взаимосвязи. Другое преимущество метода, отмечаемые зарубежными учеными заключается в том, что его использование на уровне страны позволяет оценить взаимодействие регионов путем обнаружения родственных отраслей различных регионов. Иными словами, «таблицы «затраты-выпуск» – эффективный инструмент для разработки стратегий экономического развития, направленных на использование или усиление межкластерных взаимосвязей или межрегионального сотрудничества».

Однако этот метод учитывает лишь движение товарных потоков и не отображает роли институциональных структур кластера. Кроме того, таблицы составляются для относительно агрегированных отраслей (угольная промышленность, машиностроение и металлообработка, электроэнергетика и т.д.), что не позволяет выявлять узкоспециализированные кластеры (например, кластер нано технологий). Иногда анализ отрасли, имеющей большое количество взаимосвязей с предприятиями отраслей, отличающихся существенным образом, может привести к выявлению реально несуществующих кластеров.

Оценивая вероятность использования данного метода в Российской Федерации, необходимо учесть, что в настоящий момент кластеры могут быть идентифицированы с помощью таблиц «затраты-выпуск» лишь на федеральном уровне, потому что в подавляющем большинстве российских регионов практика составления данных таблиц отсутствует.

Помимо изучения потоков товаров в ряде работ, посвященных кластерному анализу, фигурируют другие аспекты кластеризации: знания, оцениваемые посредством данных о патентовании; рабочая сила, а также показатели, характерные для конкретной отрасли. Однако данные методы пока не нашли широкого применения, что во многом объясняется специфичностью и недоступностью источников необходимой информации. При сравнении результатов анализа товарных потоков с исследованиями, основанными на оценке переливов знаний и рабочей силы, очевидно, что, если в первом случае, выявляются кластеры, существующие в экономике страны в целом, то во втором, – проводится глубинное изучение лишь одного кластера. Отсутствие или сложность патентования в ряде отраслей не позволит эффективно использовать метод оценки перелива знаний для выявления кластеров этих отраслей. И хотя возможность применения метода анализа перемещения рабочей силы в отношении всех кластеров не исключается, тем не менее, проведение такого исследования, потребует гораздо большего количества времени и массива информации.

101

Практика показывает, что вышеизложенные методы оценки, серьезно зависят от территориальных границ анализа. В случаи исследуемой территории, разделенной на чересчур мелкие части, может возникнуть ситуация, что отрасли, являющиеся элементами одного кластера, могут оказаться разделены границами и, как соответственно, применение кластерного анализа в рамках отдельного региона не позволит объединить их в кластер. С другой стороны, выбор слишком крупных единиц анализа может привести к противоположной проблеме: отрасли могут быть сосредоточены в отдельной части региона, то есть в этом случаи возникает вероятность не выявления высоко локализованного кластера ввиду низкого показателя коэффициента локализации.

Это позволяет прийти к выводу, что использование данных методов должно сопровождаться внимательным изучением специфики и принципов административно-территориального деления рассматриваемого региона с целью наиболее рационального подбора исследуемой единицы.

В связи с этим возникает необходимость применения методов, которые не связаны с заранее установленными территориальными границами. Одним с таких методов являются дистанционно-ориентированные методы.

Дистанционно-ориентированные методы

Для решения проблематики выбора границ регионов, имеющих место при использовании метода коэффициента локализации, ученые Д. Квох и Х. Симпсон предложили новый географический метод оценки пространственной концентрации предприятий, называемый Рипли К-метод. Иными исследователями были разработаны его модификации (L-функция Дж. Бегаса, М-функция Е. Маркона или Q-функция Г. Линквиста).

Эти дистанционно-ориентированные методы могут определить наличие кластера безотносительно к заранее установленным территориальным границам. В этом случае не требуется применение к какому-либо району, а учитывается только евклидово расстояние между предприятиями. Месторасположение находится с помощью координат. Проводится оценка как для предприятий одной отрасли, так и для предприятий различных отраслей путем расчета среднего числа соседних заводов на площади заданного радиуса. Затем данная операция повторяется со всевозможными радиусами. В итоге, становится известно расстояние, на котором наблюдается наибольшее сосредоточение предприятий, т.е. потенциальный кластер.

Основная проблема при использовании данного подхода в Российской Федерации – получение данных о точном местоположении компаний с последующим составлением карты их расположения. Для примера, зарубежные ученые в условиях проекта по оценке пространственной концентрации промышленных отраслей Французской Республики, справились с этой проблемой через нахождение почтовых индексов исследуемых

102

предприятий и обращения к географической базе данных, основанной на координатах Ламберта. Применение данных методов на территории Российской Федерации осложняется отсутствием баз данных географических координат предприятий России. Применение этого метода подразумевает использование специального программного обеспечения. И, наконец, как и любой другой количественный метод, дистанционно-ориентирован- ные методы позволяют говорить лишь о наличии или отсутствии сосредоточений на рассматриваемой территории, а не о конкретных предприятиях (как ключевых, так и родственных) и степени их взаимосвязей.

Однако оценка вышеизложенного позволила заключить, что существенным ограничением как дистанционно-ориентированных методов, так и других количественных методов является отсутствие детальной оценки конкретных участников кластера, а также отсутствие учета характера и степени их взаимодействия, что является необходимым для разработки эффективной кластерной политики.

Этот недостаток можно преодолеть применяя более узконаправленные, сфокусированные на изучении отдельного кластера, качественные методы (метод интервьюирования, составления генеалогического древа предприятий кластера, кейсовая методика). Вместе с тем, реализация данных методов – весьма трудоемкий, требующий большого количества времени, процесс, результаты которого несопоставимы для различных территорий, поскольку вся информация собирается в отношении конкретного кластера.

Метод опроса экспертов

Метод опроса экспертов – один из качественных методов. Он может быть реализован либо путем рассылки экспертам специальных вопросов, либо через проведение личных интервью. Эксперты – отраслевые лидеры, представители государственных органов и различных организаций, от которых зависит принятие решений – выступают важнейшими источниками информации о тенденциях регионального экономического развития. Они являются лицами, которые знают все о региональных отраслях на практике, о цепочках ценности, моделях текущего инвестирования и потенциальных возможностях для новой продукции.

Применение метода опроса экспертов можно встретить в работах М. Портера, О. Солвела, Г. Линквиста, Н. Литзель. Однако в данных исследованиях уделяется недостаточно внимания хорошо аргументированным техникам интервьюирования экспертов. Также относительно незначительное количество исследований идет по пути соотнесения данных, полученных в ходе опроса экспертов, и вторичной экономической информации. Среди немногих, кто задался данным вопросом, были Б. Робертс и Р. Стимсон, попытавшиеся идентифицировать «ключевые области специализации, экономические возможности, стратегически важные рынки и экономические риски» посредством совмещения результатов опроса

103

экспертов и информации, полученной на основе изучения экономических отчетов, выступлений лидеров целевых отраслей и т.д.

Преимущество данного метода – детализация кластера не только на уровне ключевых компаний, но и всех участников, оценка степени их взаимосвязи, а также возможных разрывов в кластере, устранение которых способно вывести его на новый качественный уровень. Безусловно, опрос нескольких экспертов связан с риском получения субъективной позиции и ограниченностью знаний и опыта каждого эксперта. Кроме того, данный метод сопряжен с обработкой огромного массива информации, а результаты не могут быть приведены к единому стандарту и подвергнуты межкластерному сопоставлению.

В 2009-2010 гг. метод опроса экспертов был успешно применен при проведении аудита конкурентоспособности Пензенской области. В ходе опроса применялось интервьюирование корреспондентов и телефонный опрос руководителей и специалистов предприятий и организаций всех отраслей.

Частным случаем рассмотренного метода является метод снежного кома. Его первый этап заключается в проведении опроса экспертов для получения представления о наиболее значимых кластерах. При завершении респондентам предлагается рекомендовать лиц, владеющих большей информацией по одному из кластеров. Снежный ком «катится», привлекая экспертов, представляющих различные элементы кластера. Они, в свою очередь, делятся своими отзывами о составляющих кластера, а также высказывают мнение об уже полученных данных. Снежный ком продолжает двигаться до тех пор, пока не будет найдено ни одного нового эксперта и не наступит момент нанесения рассматриваемого кластера на карту. Заключительным шагом является сбор данных о ключевых экономических показателях кластера по данным статистических служб.

Применение данного метода подразумевает необходимость преждевременного выделения кластера, в отношении которого будет осуществляться опрос. Первоначальные эксперты очерчивают круг кластеров, важных с точки зрения развития экономики региона, в отношении которых и ведется дальнейший анализ. Следовательно, предельно важным является высокая степень компетентности лиц, выступающих в данном качестве, от четкого видения экономики которых фактически будут зависеть результаты проводимого исследования.

Отсутствие доверия у представителей бизнеса друг к другу, по отношению к органам власти и представителям образовательных учреждений, а также скепсис по отношению к самой идее кластерного развития и, как следствие, нежелание делится имеющейся информацией может стать камнем преткновения при применении данного метода в качестве самостоятельного инструмента кластерной идентификации в России.

104

эффективен при формировании глубокого понимания социального поведения компаний, особенно при изучении в процессе проводимого исследования предпринимателей малого бизнеса. Примечательно, что кейсы более доступны для понимания простому обывателю по сравнению с научными работами. Помимо этого, они создают сбалансированную картину различных факторов, явившихся результатом деятельности кластеров. Однако каждый кейс рассказывает лишь отдельную историю чаще всего успешных кластеров, и результаты таких исследований достаточно сложно сравнивать, хотя в процессе их изучения и может возникать ощущение, что копирование институтов и тактик, которые имели место на одной территории, будут приводить к тем же результатам в любом другом месте в любое время.

Важное замечание приводит в своей работе, посвященной анализу трех различных европейских регионов с целью составления кейсов, Ю. Терас (со ссылкой на М. Портера) о том, что для развития реального конкурентного преимущества кластерам необходимо десятилетие, а иногда и более продолжительный период времени. То есть рассматривать конкретный кластер, используя кейсовый метод, стоит лишь в том случае, если он прошел первоначальные этапы своего жизненного цикла. Указанная особенность снижает вероятность использования кейсового метода для идентификации кластеров в России в силу особенностей истории ее экономического развития. Тем не менее, в целом кейсы, как и генеалогические древа, представляют собой интересный источник нового знания для практиков, поскольку направлены на анализ событий, имеющих место в рамках реальных ситуаций.

Таким образом, результаты сравнительного анализа количественных и качественных методов идентификации кластеров, а также изучения их преимуществ и недостатков свидетельствуют о необходимости их комбинирования для получения комплексной картины экономики. Очевидно, что наиболее точные исследования были проведены с использованием как количественного, так и качественного подходов одновременно. При этом количественные показатели использовались для выявления формальной структуры кластера, а применение качественных методов позволило на фоне полученных цифр проанализировать условия его формирования, наличие всех его элементов и степень их взаимодействия. Потенциальный выбор сочетания рассмотренных в данной работе зарубежных методологий будет обусловливаться, прежде всего, целями конкретного исследования, а также возможностью их применения в полной мере по отношению к экономическим условиям различных стран и территорий.

106

Исследования ученых Российской Федерации

Отечественные ученые также работают над оценкой эффективности работы кластера. Рассмотрим 2 методики оценки.

Методика оценки эффективности кластерных образований на основе сравнительного анализа нескольких показателей эффективности деятельности промышленных предприятий региона

Дырдоновой А.Н. была предложена методика оценки эффективности кластерных образований на основе сравнительного анализа нескольких показателей эффективности деятельности промышленных предприятий региона.

Во-первых, это индекс рентабельности (IRi), определяемый как отношение какого-либо показателя рентабельности для интегрированной структуры Rоп к этому же показателю для отдельного предприятия в случаи его самостоятельного функционирования Ri :

Во-вторых, это индекс прибыльности (PIi), который можно определить как отношение бухгалтерской прибыли для интегрированной структуры Pоп к этому же показателю для отдельного предприятия в случаи его самостоятельного функционирования Pi

Такую оценку целесообразно использовать тогда, когда принимается решение о вхождении того или иного предприятия в интегрированную структуру. Если результативность меньше или равна единице, то формально вхождение этого предприятия в интегрированную структуру особого смысла не имеет, поскольку экономические показатели должны возрастать в связи с объединением предприятий.

Кроме того, целесообразность проведения интеграционных процессов могут характеризовать следующие показатели:

–коэффициент независимости интегрируемых предприятий (Кн) – отношение собственного капитала предприятия ко всему капиталу предприятия (преобладание у предприятий заемных средств повышает риск банкротства и увеличивает себестоимость продукции);

–показатель оценки капитализации интегрируемых предприятий (ОК) – суммирование стоимости основного и оборотного капиталов интегрируемых предприятий (низкая стоимость основных фондов свидетельствует об их моральном и физическом износе);

107

– уровень обеспеченности предприятий нематериальными активами (НМА) – отношение стоимости нематериальных активов предприятия к общей стоимости всех активов предприятия (высокая доля нематериальных активов в общей стоимости всех активов интегрируемых предприятий свидетельствует о наличии у хозяйствующих субъектов объектов интеллектуальной собственности, которые появляются с участием высококвалифицированного персонала).

Кроме того, А.Н. Дырдоновой была проведена оценка эффективности интеграционных процессов (кластеризации) на примере Нижнекамского района Республики Татарстан.

В результате исследования автор получает данные по наиболее ключевым предприятиям региона, а так же по наиболее не эффективным компаниям, а также делает прогнозы и выводы по поводу дальнейшего развития кластера.

Количественные методы оценки синергетического эффекта инновационного кластера

Авдонина С.Г. предлагает оценивать не только эффективность функционирования всего кластера, но и синергетического эффекта инновационного кластера.

Количественная оценка синергетического эффекта кластера может основываться на методах оценки стоимости компаний, входящих в данную кластерную совокупность. Как правило, оценка стоимости компаний базируется на трех основных подходах: затратный, рыночных сравнений (аналоговый), доходный.

В основе затратного подхода оценки совокупной стоимости активов предприятия используется критерий стоимости чистых активов предприятия, определяемый разностью суммы активов (по ценам реализации или восстановления) компании и суммы его обязательств. Суть затратного подхода для оценки стоимости предприятий-участников кластера заключается в том, что рыночная стоимость предприятия определяется тем, насколько велика имущественная ценность его активов. В общем виде оценка стоимости может быть выражена формулой:

где СКрын – рыночная стоимость собственного капитала; Арын – рыночная стоимость активов предприятия, включая нематериальные активы; ЗК – сумма обязательств предприятия (заемный капитал).

Дополнительные экономические преимущества (в рассматриваемом случае – дополнительную прибыль предприятия), формируют также деловая репутация предприятия, его деловые связи, известность фирменной марки, уровень менеджмента и др. Формируемая избыточная прибыль

108

определяется как разность между фактической чистой прибылью предприятия и значением прибыли, получаемой при среднеотраслевом уровне рентабельности. Капитализация избыточной прибыли выступает в виде дополнительной стоимости компании. Учет этого эффекта в ряде случаев существенно повышает реальную стоимость совокупных активов.

При использовании затратного подхода синергетический эффект кластера можно рассчитать как увеличение суммарной стоимости компаний – участников кластера за время его функционирования.

где Эф – количественная оценка синергетического эффекта кластера; ΣСкрын1i – суммарная рыночная стоимость собственного капитала предприятий до вхождения в кластер, скорректированный в соответствии с уровнем инфляции; ΣСкрын2i – суммарная рыночная стоимость собственного капитала предприятий, функционирующих в составе кластера.

Преимуществом метода оценки, базирующимся на затратном подходе, является то, что он основан на доступной бухгалтерской информации. При этом затратный подход для оценки эффективности работы кластера имеет ряд существенных недостатков:

Проведение оценки на базе текущих показателей. Указанные методы не учитывают потенциал предприятий по генерированию дохода, в то время как дополнительный эффект, отражающий результативность проведенной интеграции, будет проявляться в течение ряда лет последующего периода. Тем самым остается недооцененным потенциал фирмы.

За счет использования разных способов оценки гудвилла его сумма может существенно расходиться в оценке продавца и покупателя.

Оценка синергетического эффекта кластера может базироваться и на методе рыночных сравнений. Этот метод имеет две разновидности: по котируемойстоимостиакцийданногопредприятияипоаналоговойстоимости.

Оценка рыночной стоимости компании, либо цены пакета акций по котируемой стоимости акций данного предприятия проводится по предприятиям, организованным в форме открытых акционерных обществ, чьи акции свободно обращаются на организованном или неорганизованном фондовом рынке. Основой такой оценки является фактическая котировка (средняя рыночная стоимость одной акции).

Алгоритм расчета стоимости компании представлен формулой:

где Чар – рыночная стоимость чистых активов акционерного общества; УКа – средний уровень котировки акций компании, обращающихся на фондовом рынке; Аэ – количество эмитированных акций; Ав – количество акций, выкупленных компанией (изъятых из свободного обращения на фондовом рынке).

109

Очевидно, что эффективное взаимодействие участников кластера

где ΣЧар1i – суммарная рыночная стоимость чистых активов компаний до вхождения в кластер, скорректированная на соответствующий коэффициент; ΣЧар2i – суммарная рыночная стоимость чистых активов компаний, функционирующих в рамках кластера.

Этот метод оценки стоимости компаний получил широкое распространение в странах с высокой степенью развитости фондового рынка. В то же время, учитывая неразвитость и несовершенство российского фондового, применение этого метода весьма затруднительно.

Оценка по аналоговой рыночной стоимости предполагает наличие объектов – аналогов, имеющих при достаточно близких характеристиках хозяйственной деятельности и финансового состояния одинаковую стоимость для потребителя. Предприятие – аналог подбирается для осуществления такой оценки с учетом его отраслевой принадлежности, региона размещения, размера и структуры активов, сопоставимости финансовых характеристик и стратегии развития, стадии жизненного цикла и ряда других факторов.

Можно выделить следующие недостатки метода рыночных сравнений для оценки эффективности работы кластерных структур:

Во-первых, данный метод иногда сложно применять на практике из-за отсутствия возможности адекватного подбора предприятия-аналога по всем значимым параметрам.

Во-вторых, в экономических условиях нашей страны этот метод может привести к существенным искажениям, поскольку акции большинства акционерных обществ у нас неликвидны, их рыночная цена предложения устанавливается эмитентом произвольно без привязки к реальной стоимости чистых активов и возможности дивидендных выплат в прогнозируемом периоде. Кроме того уровень котировки может искусственно поддерживаться эмитентом путем скупки отдельных пакетов акций по ценам, превышающим реальную рыночную стоимость.

Как нам представляется, наиболее точную количественную оценку синергетической эффекта кластера можно получить при использовании доходного подхода к оценке стоимости компаний, так как суммарная прибыль предприятий кластера является следствием диффузии инноваций внутри кластера, развития родственных и поддерживающих компаний, стимулирования конкуренции между компаниями инновационного кластера и ряда других условий.

110